Dask Python（它是如何为开发人员工作的）

介绍

Python是一种用于数据分析和机器学习的强大语言，但处理大数据集对于数据分析来说可能是一个挑战。这就是... DaskDask 是一个开源库，提供高级并行化功能，用于分析，能够对超出单机内存容量的大型数据集进行高效计算。在本文中，我们将了解 Dask 库的基本用法以及另一个非常有趣的 PDF 生成库，叫做 IronPDF 从 铁软件（Iron Software） 生成 PDF 文档。

为什么使用Dask？

Dask旨在将您的Python代码从单台笔记本电脑扩展到大型集群。 它与流行的Python库如NumPy、pandas和scikit-learn无缝集成，以实现并行执行而无需进行重大代码更改。

Dask 的主要功能

1. 并行计算: Dask 允许您同时执行多个任务，大大加快了计算速度。

2. 可扩展性: 它可以通过将数据集分成更小的块并并行处理来处理超过内存的数据集。

3. 兼容性: 与现有的 Python 库配合良好，使其易于集成到您的当前工作流程中。

4. 灵活性: 提供了高级集合，如 Dask DataFrame、任务图、Dask Array、Dask Cluster 和 Dask Bag，它们分别模拟 pandas、NumPy 和列表。

入门Dask

安装

你可以使用 pip 安装 Dask：

pip install dask[complete]

基本用法

以下是一个简单的示例，演示 Dask 如何并行化计算：

import dask.array as da
# Create a large Dask array
x = da.random.random((10, 10), chunks=(10, 10))
print('Gneerated Input')
print(x.compute())
# Perform a computation
result = x.mean().compute()
print('Gneerated Mean')
print(result)

import dask.array as da
# Create a large Dask array
x = da.random.random((10, 10), chunks=(10, 10))
print('Gneerated Input')
print(x.compute())
# Perform a computation
result = x.mean().compute()
print('Gneerated Mean')
print(result)

在此示例中，Dask 创建了一个大数组，并将其分成较小的块。计算() 方法触发并行计算并返回结果。任务图在内部用于实现Python Dask中的并行计算。

输出

Dask DataFrames

Dask DataFrames 类似于 pandas DataFrames，但旨在处理超出内存的大型数据集。以下是一个示例：

import dask
df = dask.datasets.timeseries()
print('\n\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))
print('\n\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10))

import dask
df = dask.datasets.timeseries()
print('\n\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))
print('\n\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10))

该代码展示了Dask处理时间序列数据、生成合成数据集以及高效计算每小时均值等聚合功能，充分利用其并行处理能力。通过使用多个Python进程、分布式调度器和多核计算资源，在Python Dask DataFrames中实现并行计算。

输出

最佳实践

1. 从小开始：在扩大规模之前，先使用小数据集来了解Dask的运行方式。

2. 使用仪表板：Dask提供了一个仪表板，可以监控计算的进度和性能。

3. 优化块大小：选择合适的块大小以平衡内存使用和计算速度。

IronPDF 简介

IronPDF 是一款强大的Python库，用于使用HTML、CSS、图像和JavaScript创建、编辑和签署PDF文档。它强调性能效率，内存使用最小。主要功能包括：

• HTML到PDF转换：轻松将HTML文件、字符串和URL转换为PDF文档，利用Chrome PDF渲染功能。
• 跨平台支持：在Windows、Mac、Linux和各种云平台上的Python 3+上无缝运行。它还兼容.NET、Java、Python和Node.js环境。
• 编辑和签署：自定义PDF属性，应用密码和权限等安全措施，并无缝添加数字签名。

• 页面模板和设置：通过页眉、页脚、页码、可调节的边距、自定义纸张尺寸和响应式设计量身定制PDF布局。

• 标准合规：严格遵守PDF标准，如PDF/A和PDF/UA，确保UTF-8字符编码兼容性。还支持高效管理图像、CSS样式表和字体等资源。

安装

pip install ironpdf 
pip install dask

使用IronPDF和Dask生成PDF文档。

先决条件

1. 确保已安装 Visual Studio Code

2. 已安装 Python 3 版本

首先，让我们创建一个 Python 文件来添加我们的脚本

打开 Visual Studio Code 并创建一个文件，daskDemo.py。

安装必要的库：

pip install dask
pip install ironpdf

然后添加以下 Python 代码以演示 IronPDF 和 Dask python 包的使用

import dask
from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"
df = dask.datasets.timeseries()
print('\n\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))
print('\n\nComputed Mean Hourly DataFrame')
dfmean = df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10)
print(dfmean)
renderer = ChromePdfRenderer()
# Create a PDF from a HTML string using Python
content = "<h1>Awesome Iron PDF with Dask</h1>"
content += "<h2>Generated DataFrame (First 10)</h2>"
rows = df.head(10)
for i in range(10):    
    row = df.head(10).iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])},  {str(row[2])},  {str(row[3])}</p>"
content += "<h2>Computed Mean Hourly DataFrame (First 10)</h2>"
for i in range(10):    
    row = dfmean.head(10).iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}</p>"
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)    
    # Export to a file or Stream
pdf.SaveAs("DemoIronPDF-Dask.pdf")

import dask
from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"
df = dask.datasets.timeseries()
print('\n\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))
print('\n\nComputed Mean Hourly DataFrame')
dfmean = df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10)
print(dfmean)
renderer = ChromePdfRenderer()
# Create a PDF from a HTML string using Python
content = "<h1>Awesome Iron PDF with Dask</h1>"
content += "<h2>Generated DataFrame (First 10)</h2>"
rows = df.head(10)
for i in range(10):    
    row = df.head(10).iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])},  {str(row[2])},  {str(row[3])}</p>"
content += "<h2>Computed Mean Hourly DataFrame (First 10)</h2>"
for i in range(10):    
    row = dfmean.head(10).iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}</p>"
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)    
    # Export to a file or Stream
pdf.SaveAs("DemoIronPDF-Dask.pdf")

代码解释

这个代码片段集成了Dask进行数据处理和IronPDF进行PDF生成。它演示了：

1. Dask 集成：使用 `dask.datasets.timeseries()生成合成时间序列数据框 (df)打印前10行 (`df.head(10)`) 并计算每小时的平均数据框 (`dfmean`) 基于列“x”和“y”。

2. IronPDF 用法：使用 `License.LicenseKey` 设置 IronPDF 许可证密钥。创建一个 HTML 字符串 (`内容`) 包含从生成和计算的数据框中提取的标题和数据。

将此HTML内容渲染为PDF (`pdf`) 使用 `ChromePdfRenderer()将PDF保存为 "DemoIronPDF-Dask.pdf"。

此代码结合了Dask的大规模数据处理能力和IronPDF将HTML内容转换为PDF文档的功能。

输出

PDF

IronPDF 许可证

IronPDF 许可证密钥允许用户在购买前体验其广泛的功能。

在使用之前，请将许可证密钥放在脚本的开头。 IronPDF 软件包:

from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

结论

Dask 是一个多功能工具，可以显著提升您在Python中的数据处理能力。通过启用并行和分布式计算，它使您能够高效地处理大型数据集，并与您现有的Python生态系统无缝集成。 IronPDF 是一个强大的Python库，用于使用HTML、CSS、图像和JavaScript创建和操作PDF文档。它提供了HTML到PDF转换、PDF编辑、数字签名和跨平台支持等功能，使其适用于在Python应用程序中执行各种文档生成和管理任务。

结合这两个库，数据科学家可以执行高级数据分析和数据科学操作。然后使用IronPDF将输出结果存储为标准PDF格式。